이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다

신용평가모형 개발 환경, 제도, 규제에 대한 이해를 바탕으로 독립적이고 주도적인 모델링 경험이 필요하다고 하셨는데, 구체적으로 어떤 경험을 하셨나요?

🎯 신용평가모형 개발 환경, 제도, 규제에 대한 이해와 독립적인 모델링 경험 확인

복잡한 원천 데이터로부터 데이터 정제 작업을 직접 해보신 경험이 필요하다고 하셨는데, 그 경험에서 어떤 어려움이 있었는지와 어떻게 해결하셨는지 말씀해주세요.

🎯 데이터 정제 작업 경험과 문제 해결 능력 확인

Machine Learning / Deep Learning 등 최신 알고리즘을 활용한 실제 비즈니스 문제 해결 경험이 필요하다고 하셨는데, 구체적인 사례를 하나 꼽아서 말씀해주세요.

🎯 최신 알고리즘 활용과 비즈니스 문제 해결 경험 확인

신용과 대출 도메인 영역에서 유저에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 ML 모델을 개발해야 하는데, 그 모델들 중에서 가장 어려웠던 모델은 무엇이었고, 어떻게 해결하셨나요?

🎯 신용과 대출 도메인에서 ML 모델 개발 경험과 문제 해결 능력 확인

토스에서 빠르게 변화하는 비즈니스 성장 전략과 방향성에 맞도록 모델을 고도화하고 최적화를 수행해야 하는데, 그 과정을 어떻게 진행하시겠나요?

🎯 비즈니스 성장 전략에 따른 모델 고도화와 최적화 진행 방식 확인

질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.

공고 내용

토스의 ML Engineer (CSS)는 토스의 Credit Modeling팀에 속해 있고, 다양한 백그라운드를 가지고 있는 ML Engineer들이 한 팀으로 구성되어 있어요.
Credit Modeling팀은 대출, 카드, 계좌 등 여러개의 금융 서비스들이 모여있는 Financial Marketplace 도메인에 소속되어 대출비교플랫폼에 입점한 금융사들을 위한 Risk Index 모형을 개발하고, 도메인내 다양한 금융 서비스들의 비즈니스 문제를 머신러닝을 통해 해결하는 업무를 담당하고 있어요.
**토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*]( https://recruit-data-division.oopy.io/ )

대출 니즈 모형, 카드 발급 예측 모형, 신용평가 모형 등 신용과 대출 도메인 영역에서 유저에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 ML 모델을 개발해요.
Data Mining / Machine Learning / Deep Learning 기술들을 활용하여 새로운 가치를 발굴해 비즈니스 고도화에 기여해요.
신규 서비스 및 사업 영역의 발굴을 위해 다양한 데이터에 대한 분석 및 탐색을 진행해요.
빠르게 변화하는 비즈니스 성장 전략과 방향성에 맞도록 모델을 고도화하고 최적화를 수행해요.